Reflection AI - lời đáp trả của phương Tây trước làn sóng AI mở từ Trung Quốc

11 giờ trướcBài gốc

Startup này vừa huy động 2 tỉ USD ở mức định giá 8 tỉ USD, gấp 15 lần so với định giá trước đó. Với bước tiến thần tốc này, Reflection AI không chỉ đang trở thành đối trọng mới của OpenAI, mà còn là “lời đáp trả của phương Tây” trước làn sóng AI mã nguồn mở từ Trung Quốc.

Từ AlphaGo đến cuộc chơi mới của trí tuệ mở

Misha Laskin và Ioannis Antonoglou - hai nhân vật quan trọng của Reflection AI

Reflection AI do Misha Laskin - người từng phụ trách mô hình phần thưởng cho dự án Gemini của DeepMind, và Ioannis Antonoglou - đồng tác giả của AlphaGo, cùng sáng lập vào tháng 3.2024. Họ khởi đầu với mục tiêu phát triển tác nhân mã hóa tự động (autonomous coding agents), nhưng chỉ trong chưa đầy một năm, định hướng đã mở rộng: trở thành đối trọng mở với các phòng thí nghiệm AI khép kín như OpenAI hay Anthropic, đồng thời là "phiên bản phương Tây" của những hãng AI mã nguồn mở Trung Quốc như DeepSeek, Qwen hay Kimi.

Laskin cho biết đội ngũ Reflection AI hiện có khoảng 60 người, hầu hết là các nhà nghiên cứu và kỹ sư hạ tầng, dữ liệu và thuật toán - nhiều người trong số đó đến từ DeepMind và OpenAI. Công ty đã xây dựng một cụm siêu máy tính để huấn luyện mô hình ngôn ngữ thế hệ mới, dự kiến công bố vào đầu năm 2026, với dung lượng dữ liệu lên tới hàng chục nghìn tỉ token, tương đương quy mô của những mô hình tiên tiến nhất thế giới.

Trong tuyên bố đăng trên X, Reflection AI khẳng định đã phát triển “một nền tảng học tăng cường và mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) có khả năng huấn luyện các Mixture-of-Experts (MoE) ở cấp độ biên giới - điều trước đây chỉ những phòng thí nghiệm hàng đầu thế giới mới làm được”. Sau khi áp dụng kiến trúc này cho lĩnh vực mã hóa tự động, họ đang mở rộng sang lý luận tự chủ (agentic reasoning) – lĩnh vực cốt lõi của AI thế hệ tiếp theo.

Khi “AI mở” trở thành vũ khí chiến lược

Nếu như OpenAI chọn con đường khép kín - bảo vệ mô hình, dữ liệu và thuật toán như bí mật thương mại, thì Reflection AI lại đi ngược lại: mở mô hình, nhưng giữ quyền kiểm soát hợp lý. Công ty tuyên bố sẽ công khai trọng số mô hình (model weights) để cộng đồng nghiên cứu, startup và chính phủ có thể triển khai độc lập, song vẫn giữ kín tập dữ liệu và quy trình huấn luyện.

Theo Laskin, “thứ có tác động lớn nhất chính là trọng số mô hình. Ai cũng có thể dùng chúng để tinh chỉnh, cải tiến, hoặc huấn luyện lại theo nhu cầu riêng”. Cách tiếp cận này vừa tạo ra niềm tin và tính minh bạch, vừa tránh rơi vào tình trạng “mở toàn phần” khó kiểm soát như một số dự án mã nguồn mở Trung Quốc.

Điểm đặc biệt của Reflection AI là họ không chỉ hướng đến cộng đồng nghiên cứu, mà còn nhắm đến thị trường AI chủ quyền (sovereign AI) - nơi các quốc gia hoặc doanh nghiệp lớn có thể triển khai mô hình AI trên hạ tầng nội bộ, không phụ thuộc vào đám mây của các tập đoàn Mỹ. “Một khi đã là doanh nghiệp hoặc quốc gia lớn, bạn cần một mô hình mở - thứ bạn có thể sở hữu, tùy chỉnh và tối ưu chi phí vận hành”, Laskin nói.

Đây chính là điểm khác biệt căn bản so với OpenAI, vốn chỉ cung cấp API đóng trên nền tảng Microsoft Azure. Các tổ chức không thể tự triển khai GPT-4 hay Gemini tại chỗ, trong khi nhiều quốc gia, vì lý do pháp lý hoặc an ninh, không thể dùng mô hình của Trung Quốc. Reflection AI vì thế trở thành phương án thay thế chiến lược, mang lại sự cân bằng giữa mở, linh hoạt và tuân thủ pháp lý phương Tây.

Đối trọng với DeepSeek và Qwen

Gần đây, các mô hình Trung Quốc như DeepSeek hay Qwen đã tạo nên cơn địa chấn toàn cầu khi chứng minh rằng mã nguồn mở cũng có thể đạt năng lực biên giới (frontier capability). DeepSeek thành công khi huấn luyện kiến trúc MoE quy mô lớn theo hướng hoàn toàn mở, điều từng được cho là chỉ có OpenAI hay DeepMind mới làm nổi.

Cuộc cạnh tranh AI giữa Mỹ và Trung Quốc ngày càng khốc liệt

Trong năm 2025, DeepSeek đã thực hiện bước nhảy từ startup nội địa thành tên tuổi được chú ý trên toàn cầu. Mô hình DeepSeek-R1 ban đầu được quảng bá là có khả năng suy luận (reasoning) cao, chi phí huấn luyện thấp (khoảng 294.000 USD, theo báo cáo Nature) và được triển khai bằng nguồn lực tương đối nhỏ so với các mô hình Mỹ lớn.

DeepSeek từ chỗ được dùng chủ yếu trong Trung Quốc đã bắt đầu tiếp cận các thị trường nước ngoài qua việc mở API, cung cấp mô hình như dịch vụ (model-as-a-service) ra thế giới.

Công ty cũng đã phát triển phiên bản V3.2-Exp với cơ chế Sparse Attention để giảm chi phí tính toán và cải thiện hiệu năng trong các tác vụ ngữ cảnh dài, đồng thời điều chỉnh giá API giảm “hơn 50%” để thu hút người dùng quốc tế.

Trong khi đó, Qwen của Alibaba cũng mở rộng mạnh mẽ. Vào tháng 9.2025, Alibaba công bố Qwen-3 Max với hàng nghìn tỉ tham số và hợp tác với Nvidia để mở rộng mạng lưới trung tâm dữ liệu toàn cầu. Đồng thời, Alibaba định hướng Qwen như “Android của kỷ nguyên AI” - tức là một nền tảng mở, dễ triển khai, có thể tích hợp với nhiều hệ thống khác nhau.

Sự xuất hiện của các mô hình mã nguồn mở Trung Quốc như DeepSeek và Qwen tại thị trường toàn cầu, kể cả Mỹ, đặt ra thách thức rõ ràng. Chúng cho phép các công ty và nhà phát triển bên ngoài Trung Quốc truy cập các mô hình AI tiên tiến mà không phải lệ thuộc vào OpenAI hay Microsoft. Đối với những quốc gia cân nhắc về chủ quyền dữ liệu và an ninh công nghệ, đây là lựa chọn hấp dẫn nhờ chi phí thấp và khả năng tùy biến cao.

Với việc DeepSeek và Qwen đã bắt đầu phủ sóng API toàn cầu, định giá thấp hơn và khả năng mở mã lôi kéo cộng đồng phát triển, phản ứng của Reflection AI không đơn thuần là tham chiến, mà là đặt mục tiêu chiếm lấy thị phần mà mô hình đóng như OpenAI không thể tiếp cận một cách thoải mái.

Laskin thừa nhận: “DeepSeek và Qwen là hồi chuông cảnh tỉnh. Nếu chúng ta không hành động, chuẩn mực trí tuệ toàn cầu sẽ do người khác định nghĩa, và nó sẽ không phải do nước Mỹ tạo ra”.

Câu nói này phản ánh nỗi lo thực tế ở Washington: trong khi các công ty Trung Quốc đang biến AI mã nguồn mở thành lợi thế chiến lược quốc gia, các hãng Mỹ lại bị kìm chân bởi mô hình thương mại khép kín. Reflection AI xuất hiện đúng lúc để điền vào khoảng trống này, giúp phương Tây có một đối trọng “mở” thực sự.

“Mở có kiểm soát” - chiến lược lai giữa Silicon Valley và Thâm Quyến

Dù cạnh tranh bằng giá thành, DeepSeek và Qwen cũng gặp rào cản khi đối diện quy định kiểm soát xuất khẩu công nghệ Mỹ, lo ngại an ninh dữ liệu và hạn chế thị trường ở các quốc gia cấm công nghệ Trung Quốc. Đó là lý do Reflection AI đặt mục tiêu trở thành lựa chọn “mở phương Tây”, đủ linh hoạt để cạnh tranh với mô hình Trung Quốc nhưng vẫn tương thích với khung pháp lý và quan ngại an ninh quốc gia của các đồng minh Mỹ.

Có thể coi Reflection AI là thí nghiệm chính trị - công nghệ của Mỹ trong thời đại hậu OpenAI. Họ kế thừa triết lý “open-source” kiểu Trung Quốc - khuyến khích cộng đồng toàn cầu đóng góp và tinh chỉnh mô hình, nhưng vẫn giữ chuẩn kiểm soát pháp lý, đạo đức và an ninh dữ liệu theo quy tắc phương Tây.

Thay vì chạy đua API thương mại như OpenAI, Reflection AI chọn mô hình “open core”: mở lõi mô hình, kiếm tiền từ dịch vụ triển khai cho doanh nghiệp và chính phủ. Các nhà nghiên cứu có thể sử dụng miễn phí, nhưng các tổ chức muốn xây dựng sản phẩm hoặc hạ tầng riêng sẽ trả phí bản quyền, tùy chỉnh và hỗ trợ kỹ thuật.

Chính nhờ hướng đi này, Reflection AI thu hút sự ủng hộ của hàng loạt tên tuổi: Nvidia, Lightspeed, Sequoia, GIC, Citi, Eric Schmidt (cựu CEO Google), cùng Eric Yuan (nhà sáng lập Zoom). Nhà đầu tư David Sacks, đặc phái viên của Nhà Trắng về AI và tiền mã hóa, thậm chí tuyên bố trên X: “Thật tuyệt khi Mỹ có thêm những mô hình AI mã nguồn mở. Một phần lớn thị trường toàn cầu sẽ chọn mô hình mở vì chi phí thấp, khả năng tùy biến và quyền kiểm soát tốt hơn. Mỹ cần chiến thắng ở hạng mục này”.

Lợi thế công nghệ và tham vọng dài hạn

Đằng sau thành công ban đầu của Reflection AI là kinh nghiệm thực chiến từ DeepMind - nơi hai nhà sáng lập từng phát triển AlphaGo và Gemini. Nhờ hiểu rõ cách tối ưu hóa học tăng cường và phân tán mô hình MoE, họ có thể giảm đáng kể chi phí huấn luyện mà vẫn duy trì hiệu năng cao.

Laskin tiết lộ, nhờ hệ thống huấn luyện riêng, họ có thể xây dựng mô hình ngôn ngữ quy mô hàng chục nghìn tỷ token chỉ với một cụm tính toán cỡ trung - điều từng bị xem là bất khả thi bên ngoài các “đại phòng thí nghiệm” như OpenAI.

Laskin khẳng định: “Chúng tôi đã chứng minh điều từng bị cho là không thể: xây một hệ thống huấn luyện frontier AI bên ngoài các tập đoàn công nghệ khổng lồ”.

Bên cạnh đó, Reflection AI còn khẳng định đã tìm ra mô hình thương mại có thể mở rộng, phù hợp với chiến lược “trí tuệ mở”. Với tầm nhìn này, họ không chỉ muốn làm đối trọng của OpenAI, mà còn muốn trở thành nền tảng AI hạ tầng cho thế giới dân chủ, nơi các quốc gia có thể xây dựng trí tuệ nhân tạo mang bản sắc riêng.

Trong bối cảnh các mô hình Trung Quốc đang chiếm lĩnh thị trường châu Á và mở rộng sang châu Phi, Mỹ cần một đối trọng không chỉ mạnh về công nghệ mà còn phù hợp với triết lý tự do và hợp tác. Reflection AI chính là đại diện cho thế hệ đó: không khép kín như OpenAI, không buông lỏng như DeepSeek, mà nằm giữa - mở để cùng tiến, nhưng vẫn bảo vệ giá trị phương Tây.

Nếu thành công, họ có thể mở ra một kỷ nguyên mới cho AI: kỷ nguyên của trí tuệ chia sẻ, nơi công nghệ tiên tiến không chỉ phục vụ các tập đoàn, mà trở thành nền tảng cho toàn xã hội - từ các trường đại học, startup nhỏ, đến cả những quốc gia đang phát triển muốn tự chủ công nghệ.

Và khi đó, cuộc đua AI toàn cầu sẽ không còn là giữa Mỹ và Trung Quốc, mà là giữa AI đóng và AI mở - giữa những hệ thống bị khóa kín trong phòng thí nghiệm và những mô hình mở cho mọi người cùng xây dựng.

Reflection AI, với tham vọng của mình, đang đặt viên gạch đầu tiên cho tương lai đó.

Bùi Tú

Nguồn Một Thế Giới : https://1thegioi.vn/reflection-ai-loi-dap-tra-cua-phuong-tay-truoc-lan-song-ai-mo-tu-trung-quoc-238662.html